[最終修正日YYYYMMDD]_氏名_内容が分かる言葉_Vバージョン番号.拡張子
例: 20230405Kamiya_aIGZO_V0.xlsx
| 特に注意： 下記の単位を守ること | |||||
| 必要に応じてobs(測定値)、fit(フィッティング結果)、cal(計算値)､sim(シミュレーション値)をつけることを推奨 | |||||
| Arrheniusプロット | |||||
| 温度 | 温度の逆数 | 温度の逆数 | 物性値の対数。常用対数 Pの単位は本表に従う |
||
| T (K) | 1/T (K^-1) | 1000/T (K^-1) | log10(P) | ||
| 電気伝導度測定値 | 電気抵抗率測定値 | 抵抗数測定値 | コンダクタンス数測定値 | ||
| sigma,obs (S/cm) | rho,obs (ohmcm) | R,obs (ohm) | G,obs (S) | ||
| キャリア濃度測定値 | 移動度測定値 | 重み付き移動度 | 重み付きキャリア濃度 | ホール係数 | フェルミエネルギー |
| n,obs (cm^-3) | mu,obs (cm^2/Vs) | mu_w (cm^2/Vs) | n_w (cm^2/Vs) | RH (cm^3/C) | EF (eV) |
| ゼーベック係数測定値 | ローレンツ数 | 電子熱伝導率 | 格子熱伝導率 | パワーファクター | |
| Seebeck,obs (V/K) | L (Wohm/K^2) | kappa,e (W/mK) | kappa,l (W/mK) | PF (W/cmK^2) | |
使用プログラム： 強化学習、機械学習回帰
ヘッダーのラベルには以下の制御子を含めることができる (大文字・小文字を区別しない)
強化学習用ファイル例:
1列目: #1 目的関数 t1
2列目: #2 目的関数 t2
3列目: #3目的関数, t1 * t2 に等しくしている
4列目と5列目: Descriptors
| max1:t1 | max2:t2 | max3:t1*t2 | x | y |
| -3.13 | 0.25 | -0.7825 | -1 | -1 |
| -0.8 | -1 | |||
| -2.33 | 1.05 | -2.4465 | -0.6 | -1 |
| -0.4 | -1 | |||
| -0.2 | -1 | |||
| 0 | -1 | |||
| -1.69 | 1.69 | -2.8561 | 0.2 | -1 |
| 0.4 | -1 | |||
| 0.6 | -1 | |||
| -2.05 | 1.33 | -2.7265 | 0.8 | -1 |
機械学習用ファイル例: